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較多傳統(tǒng)推薦算法因未考慮曝光因素而難以解決冷啟動冋題。為此，通過引入曝光隱變量，提出一種基于變分自編碼器的混合推薦算法。在協(xié)同過濾背景下使用馬爾科夫鏈蒙特卡洛采樣推斷曝光隱變量和特征向量，在推斷過程中將前一次迭代得到的分布結(jié)果作為先驗，利用共軛關(guān)系直接得到參數(shù)后驗，以提高推斷精度。在此基礎(chǔ)上，通過變分自編碼器ⅤAEe抽取用戶曝光向量的隱特征，據(jù)此對該用戶做曝光預(yù)測，同時訓(xùn)練變分自編碼器ⅤAEi抽取商品的協(xié)同隱特征，解決新商品的冷啟動問題。在真實數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，該算法能夠同時提高舊商品和新商品的推薦性能。
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